Yatırımcı İlgisi ile BIST 100 Arasındaki İlişki: Google Trends Verileri Üzerinden Ampirik Analiz
DOI:
https://doi.org/10.63556/tisej.2026.1888Anahtar Kelimeler:
Davranışsal Finans- Yatırımcı İlgisi- Google Trends- BIST 100- Toda-Yamamoto NedensellikÖz
Finansal piyasaların işleyişine yönelik geleneksel yaklaşımlar, bilginin fiyatlara tam ve anında yansıdığını varsayan Etkin Piyasa Hipotezi çerçevesinde şekillenmiştir. Ancak modern finans literatürü, yatırımcıların sınırlı bilişsel kapasiteleri nedeniyle tüm bilgiyi kusursuz işleyemediğini; bu noktada “yatırımcı dikkati” nin kısıtlı bir ekonomik kaynak olarak piyasa dinamiklerini belirlediğini ortaya koymaktadır. Bu çalışma, dijitalleşen bilgi ekosisteminde yatırımcı ilgisi ile Türkiye’nin gösterge endeksi olan BIST 100 işlem hacmi arasındaki dinamik etkileşimi ampirik bir düzlemde incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırmada, Haziran 2013 – Mart 2026 dönemini kapsayan aylık veriler kullanılmış; yatırımcı ilgisi Google Arama Trendleri üzerinden türetilen bir değişkenle, piyasa aktivitesi ise toplam işlem hacmiyle temsil edilmiştir. Değişkenler arasındaki ilişkinin yönü ve anlamlılığı, serilerin bütünleşme derecelerindeki farklılıklara karşı dirençli bir yapı sunan Toda-Yamamoto nedensellik testi ile analiz edilmiştir. Analiz bulguları, yatırımcı ilgisi ile işlem hacmi arasında çift yönlü bir nedensellik ilişkisinin varlığına işaret etmektedir. Elde edilen sonuçlar, davranışsal finansın dikkat temelli teorilerini ampirik olarak desteklemekte; dijital mecralardaki bilgi arama sürecinin piyasadaki işlem yoğunluğunu tetiklediğini, eş zamanlı olarak artan piyasa hareketliliğinin de yeni bir yatırımcı ilgisi dalgası yaratarak süreci beslediğini göstermektedir. Çalışma, Google Trends gibi dijital göstergelerin piyasa oynaklığını öngörmede bir erken uyarı mekanizması olarak kullanılabileceğini ortaya koyarak, politika yapıcılar ve yatırımcılar için stratejik çıkarımlar sunmaktadır.
Referanslar
Akdoğan, Y. E. (2024). Borsa İstanbul’da yatırımcı ilgisi Google Trendleri ve YouTube izlenmelerinin ilk halka arz performanslarına etkisinin rassal orman yöntemi ile analizi. Hitit Sosyal Bilimler Dergisi, 17(1), 70–90. https://doi.org/10.17218/hititsbd.1391709
Aslanidis, N., Bariviera, A. F., & López, Ó. G. (2021). The link between Bitcoin and Google Trends attention. SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.3866250
Ayala, M. J., Gonzálvez-Gallego, N., & Arteaga-Sánchez, R. (2024). Google search volume index and investor attention in stock market: A systematic review. Financial Innovation, 10(1), 70. https://doi.org/10.1186/s40854-023-00606-y
Bektaş, S., Gül, S., & Bakır, H. (2023). Covid 19 döneminde Bitcoin fiyatlarının seçilmiş finansal göstergeler ile uzun dönem ampirik etkileşimi: ARDL analiz incelemesi. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 41(1), 21–43. https://doi.org/10.17065/huniibf.1084969
Ben El Hadj Said, I., & Slim, S. (2022). The Dynamic Relationship between Investor Attention and Stock Market Volatility: International Evidence. Journal of Risk and Financial Management, 15(2), 66. https://doi.org/10.3390/jrfm15020066
Bozanta, A., Coşkun, M., Kutlu, B., & Özturan, M. (2017). Relationship between stock market indices and Google Trends. The Online Journal of Science and Technology, 7(4), 168–172.
Bozkurt, G. (2024). How can Google Trends be used as a technical indicator for investor interest? Ordu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 14(1), 99–116. https://doi.org/10.48146/odusobiad.1233817
Bui, V. X., & Nguyen, H. T. (2019). Stock market activity and Google Trends: The case of a developing economy. Journal of Economics and Development, 21(2), 191–212. https://doi.org/10.1108/JED-07-2019-0017
Chemmanur, T., & Yan, A. (2009). Advertising, attention, and stock returns (Working paper). Chestnut Hill, MA: Boston College and New York, NY: Fordham University.
Da, Z., Engelberg, J., & Gao, P. (2011). In search of attention. The Journal of Finance, 66(5), 1461–1499. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2011.01679.x
Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74(366a), 427–431.
Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1981). Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica, 49(4), 1057–1072.
Düz Tan, S., & Taş, O. (2019). Investor attention and stock returns: Evidence from Borsa Istanbul. Borsa Istanbul Review, 19(2), 106-116. https://doi.org/10.1016/j.bir.2018.10.003
Ekinci, C., & Bulut, A. E. (2021). Google search and stock returns: A study on BIST 100 stocks. Global Finance Journal, 47, 100518. https://doi.org/10.1016/j.gfj.2020.100518
Erten, E. (2018). Google Trends arama hacmi ile BIST 100 endeksi getirisi ve işlem hacmi arasındaki ilişkinin analizi (Yüksek lisans tezi). Mersin Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Mersin.
Fama, E. F. (1970). Efficient capital markets: A review of theory and empirical work. The Journal of Finance, 25(2), 383–417. https://doi.org/10.2307/2325486
Gervais, S., Kaniel, R., & Mingelgrin, D. H. (2001). The high-volume return premium. The Journal of Finance, 56(3), 877–919.
Grullon, G., Kanatas, G., & Weston, J. P. (2004). Advertising, breadth of ownership, and liquidity. The Review of Financial Studies, 17(2), 439–461. http://www.jstor.org/stable/1262705
Hoang, L., & Vo, D. H. (2024). Google search and cross-section of cryptocurrency returns and trading activities. Journal of Behavioral and Experimental Finance, 44, Article 100991. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2024.100991
Hou, K., Peng, L., & Xiong, W. (2008). A tale of two anomalies: The implications of investor attention for price and earnings momentum. Erişim adresi: https://www.princeton.edu/~wxiong/papers/anomaly.pdf
Kahneman, D. (1973). Attention and effort. NJ: Prentice-Hall.
Kocabıyık, T., Teker, T., & Aksoy, E. (2020). Google Trends ‘Dolar’ aramaları ile dolar kuru arasındaki ilişkinin keşfi. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi, (6), 258–271. https://doi.org/10.21733/ibad.655025
Korkmaz, T., Çevik, E. İ., & Çevikci, N. K. (2017). Yatırımcı ilgisi ile pay piyasası arasındaki ilişki: BİST-100 endeksi üzerine bir uygulama. Business and Economics Research Journal, 8(2), 203–215. https://doi.org/10.20409/berj.2017.45
Krotov, D. (2026). How does the predictive relationship between Google Trends search volume index and CAC40 trading volume differ between market stress and calm periods? https://doi.org/10.2139/ssrn.6526018
Lou, D. (2008). Attracting investor attention through advertising (Working paper). London, England: London School of Economics and Political Science.
Mavragani, A., Gkillas, K., & Tsagarakis, K. P. (2020). Predictability analysis of the Pound’s Brexit exchange rates based on Google Trends data. Journal of Big Data, 7(1), 79. https://doi.org/10.1186/s40537-020-00337-2
Medetoğlu, B., & Doğru, E. (2022). Toda-Yamamoto testi ile nedensellik ilişkisi tespiti: Değerli metaller üzerine bir uygulama. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(4), 747–757. https://doi.org/10.29106/fesa.1183279
Nur Topaloğlu, T., & Ege, İ. (2020). Yatırımcı ilgisinin pay piyasaları üzerindeki etkisi: Borsa İstanbul’da işlem gören bankalar üzerine panel veri analizi. Sosyoekonomi, 28(44), 191–214. https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2020.02.09
Özcan, M. (2021). Sosyal medya platformlarının hisse senedi piyasalarına etkisi: BIST30 örneği. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12(1), 160–172. https://doi.org/10.36362/gumus.853842
Özçivi, A., & Koy, A. (2025). Google Trend Endeksi’nin yatırımcının alım satım kararları üzerindeki etkisi: Otomotiv sektörü üzerine uygulama. Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 7(1), 1–16. https://doi.org/10.56668/jefr.1533709
Özdemir, M., & Taş, O. (2025). Investor attention and its impact on portfolio volatility and sectoral risk spillovers in Borsa Istanbul. Borsa Istanbul Review, 25(1), 107–126. https://doi.org/10.1016/j.bir.2024.12.014
Padungsaksawasdi, C., Treepongkaruna, S., & Brooks, R. (2019). Investor attention and stock market activities: new evidence from panel data. International Journal of Financial Studies, 7(2), Article 30. https://doi.org/10.3390/ijfs7020030
Pham, P. T., Hoang, D. S., Popesko, B., Hussain, S., & Quddus, A. (2021). Relationship between Google search and the Vietcombank stock. Journal of Eastern European and Central Asian Research, 8(4), 515–528. http://dx.doi.org/10.15549/jeecar.v8i4.748
Phillips, P. C., & Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika, 75(2), 335–346.
Raza, S. A., Yarovaya, L., Guesmi, K., & Shah, N. (2023). Google Trends and cryptocurrencies: A nonparametric causality-in-quantiles analysis. International Journal of Emerging Markets, 18(12), 5972–5989. https://doi.org/10.1108/IJOEM-10-2021-1522
Raza, S., Baiqing, S., Soltani, H., & Ben-Salha, O. (2025). Investor Attention, Market Dynamics, and Behavioral Insights: A Study Using Google Search Volume. Systems, 13(4), 252. https://doi.org/10.3390/systems13040252
Rutkowska, A., & Kliber, A. (2018). Can Google Trends affect sentiment of individual investors? The case of the United States. Mathematical Economics, 14(21), 51–70.
Samirkaş, M. C. (2020). Google aramaları ile Bitcoin fiyatı arasındaki ilişkinin tespiti. PressAcademia Procedia, 11(1), 67–72. https://doi.org/10.17261/Pressacademia.2020.1242
Seasholes, M. S., & Wu, G. (2007). Predictable behavior, profits, and attention. Journal of Empirical Finance, 14(5), 590–610. https://doi.org/10.1016/j.jempfin.2007.03.002
Smith, G. P. (2012). Google Internet search activity and volatility prediction in the market for foreign currency. Finance Research Letters, 9(2), 103–110. https://doi.org/10.1016/j.frl.2012.03.003
Söker, F., & Alptürk, Y. (2024). Yatırımcı ilgisinin getirilere etkisi: BIST sektör endekslerinde bir uygulama. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 26(47), 855–869. https://doi.org/10.18493/kmusekad.1455827
Takeda, F., & Wakao, T. (2014). Google search intensity and its relationship with returns and trading volume of Japanese stocks. Pacific-Basin Finance Journal, 27, 1–18. https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2014.01.003
Tan, S. D., & Taş, O. (2019). Investor attention and stock returns: Evidence from Borsa Istanbul. Borsa Istanbul Review, 19(2), 106–116. https://doi.org/10.1016/j.bir.2018.10.003
Tantaopas, P., Padungsaksawasdi, C., & Treepongkaruna, S. (2016). Attention effect via internet search intensity in Asia-Pacific stock markets. Pacific-Basin Finance Journal, 38, 107–124. https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2016.03.008
Toda, H. Y., & Yamamoto, T. (1995). Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated processes. Journal of Econometrics, 66(1-2), 225–250. https://doi.org/10.1016/0304-4076(94)01616-8
Tong, Z., Goodell, J. W., & Shen, D. (2022). Assessing causal relationships between cryptocurrencies and investor attention: New results from transfer entropy methodology. Finance Research Letters, 50, 103351. https://doi.org/10.1016/j.frl.2022.103351
Vlastakis, N., & Markellos, R. N. (2012). Information demand and stock market volatility. Journal of Banking & Finance, 36(6), 1808–1821. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2012.02.007
Yıldırım, Ç. (2020). Google Trends “Bitcoin” aramaları ile Bitcoin/USD fiyatları arasındaki ilişkinin analizi: ARDL sınır testi. Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, 15(2), 99–113.
Yoshinaga, C., & Rocco, F. (2020). Investor attention: Can Google search volumes predict stock returns? BBR. Brazilian Business Review, 17(5), 523–539. http://dx.doi.org/10.15728/bbr.2020.17.5.3
Yuan, Y. (2008). Attention and trading. Financial Institutions Center, Wharton School, University of Pennsylvania.
Yuan, Y. (2008). Attention and trading. Philadelphia, PA: Financial Institutions Center, Wharton School, University of Pennsylvania.
Yürük, M. F., & Kaya, Z. (2022). Google Trends “altın” aramaları ile altın fiyatları arasındaki ilişkinin analizi. Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(3), 1425–1438. https://doi.org/10.21547/jss.1069407
İndir
Yayınlanmış
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2026 Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi
Bu çalışma Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
